Montar a presença de uma empresa nas redes sociais é o tipo de tarefa que se decide, na maioria das vezes, por intuição: “todo mundo está no Instagram, vamos para o Instagram”. Nós fizemos o caminho contrário. Montamos a presença da Anjos & Brum com IA em cada etapa — e a regra foi uma só: nenhuma decisão sem um critério por baixo — um dado ou uma regra da casa. Este é o relato honesto do que foi produzido, do que os dados decidiram e, a parte que mais valeu, do que foi abortado no meio do caminho.
A bancada: com quais ferramentas trabalhamos
Hoje usamos o Claude para as necessidades internas, seja para texto, seja para código. Para geração e melhoria de imagens, usamos o ChatGPT.
No nosso processo entram algumas skills feitas em casa. Uma skill é um pacote reutilizável de instruções, exemplos e scripts que a IA carrega antes de começar a trabalhar — na prática, um manual de procedimentos da casa: em vez de repetirmos o briefing e as regras da marca em cada pedido, a skill garante que o resultado sai sempre dentro do padrão. É com elas que padronizamos o trabalho e ganhamos desempenho.
O que foi produzido
A página de LinkedIn saiu completa: tagline, seção “Sobre”, slogan e banner. O ponto de partida não foi um prompt em branco — foi o nosso design system oficial. O manual da marca (paleta, tipografia, regras do gradiente, variações do logotipo) entrou como contrato do prompt: a IA executa o sistema, não inventa estilo. É a diferença entre pedir “um banner bonito” e pedir “um banner dentro destas regras”.
Pelo caminho nasceu uma skill nova — uma que gera os visuais dos nossos posts (carrosséis e cards, sempre na identidade da marca), com validação automática do conteúdo e inspeção visual antes de entregar. E fechamos um fluxo de publicação testado de ponta a ponta pela primeira vez: artigo do blog, texto adaptado para a rede, visual gerado pela skill, checklist de publicação. O teste não foi de laboratório — o post saiu mesmo para o ar. Na inspeção, a máquina ainda pegou uma URL duplicada no card antes de publicar. Um detalhe pequeno — e é precisamente por serem pequenos que estes detalhes escapam tantas vezes da revisão humana.
O que os dados decidiram
Antes de desenhar o que quer que fosse, houve sempre pesquisa e construção de contexto. Três exemplos do que a pesquisa mudou durante o planejamento e a execução:
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Um banner personalizado gera cerca de 2,1 vezes mais visualizações do que o banner azul padrão, segundo o LinkedIn Profile Engagement Report de 2025, citado nos guias de mercado (Zeliq, 2026). Conclusão: banner sim — desenhado com calma e dentro do padrão.
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O banner de uma página de empresa é exibido em 1128×191 pixels e, descontados o corte nas margens e a sobreposição do logotipo no canto inferior esquerdo, sobram pouco mais de 150 pixels úteis de altura (especificações compiladas pela ConnectSafely, 2026). Conclusão: uma tagline única, e sem logotipo dentro do banner — o LinkedIn já o mostra embaixo, duplicá-lo desperdiça o espaço mais visível da página.
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Posts de perfis pessoais rendem mais do que os de páginas de empresa — no estudo da Metricool de 2026, 2,60% de engajamento (interações por publicação) contra 1,60% (Metricool, 2026) — e a mecânica explica o porquê: a razão mais comum para um post chegar a conexões de 2º grau é a interação de alguém do 1º grau, ou seja, o algoritmo testa o conteúdo primeiro na rede próxima de quem publica (guia do algoritmo, DSMN8, 2026). Conclusão: a página é a vitrine; a distribuição vai acontecer pelos perfis dos sócios.
O que foi abortado
Aqui é onde a IA mais nos poupou — não pelo que fez, mas pelo que não fez.
No início, o plano era criar e alimentar os perfis de LinkedIn e de Instagram. Depois da pesquisa, o calendário de Instagram morreu antes de nascer. O plano inicial pedia quatro a cinco publicações por semana; os números disseram outra coisa: nas medições por seguidores, o engajamento médio por publicação de uma conta de empresa no Instagram fica entre 0,3% e 0,5% e segue em queda de dois dígitos ano após ano (dados Socialinsider e Rival IQ, compilados nos benchmarks de 2026), enquanto o LinkedIn converte visitantes em leads (contatos comerciais) na ordem de 277% melhor do que redes de entretenimento — o estudo original é da HubSpot, de 2012, e continua sendo o mais citado nos benchmarks atuais; a idade do dado convém ficar à vista. A decisão prática: reservamos o nome @anjosbrum, deixamos o perfil apresentável, e paramos aí. Zero calendário. A energia vai para onde o dado aponta.
E nem tudo foi pesquisa de mercado — houve também o freio do próprio manual. Um dos banners gerados saiu com o gradiente invertido, azul fluindo para púrpura em vez do contrário. Passaria despercebido para quase todo mundo; a validação da página publicada contra o design system pegou o erro antes de ele virar padrão. É o mesmo princípio da URL duplicada: a verificação sistemática não existe para os erros grandes, que qualquer um vê — existe para os pequenos, que ninguém vê.
O que ainda não existe
Honestidade de engenheiro: o fluxo ainda não roda sozinho. A orquestração automática — a camada que dispara tudo sem alguém apertar o botão — é o próximo degrau, não o atual. O que está provado é o miolo: da ideia ao post publicado, com a marca certa e revisão embutida. E os números citados acima são benchmarks de mercado, não medição nossa; foi exatamente por isso que serviram — para decidir onde não gastar energia, antes de gastar.
A lição
O valor da IA nesses dois dias não foi a velocidade. Foi ela discordar — de mim, e do próprio plano que eu tinha desenhado na véspera — quando os dados mandaram. Rigorosamente, não houve vontade própria nenhuma: os critérios eram meus, e a diferença é que a máquina os aplicou sem a minha tentação de contorná-los. É isso que quero dizer com “discordar”. Uma ferramenta que só produz é um estagiário rápido. Uma que freia com fundamento é um sócio de decisão.
Este artigo é, aliás, a primeira peça do próprio fluxo que ele descreve: dele sai a versão para o LinkedIn, o visual pela skill, e a publicação. Bastidores funcionando em público.
E se você está montando a presença da sua empresa, o próximo passo não é abrir contas — é escrever, antes, o critério que vai fazer você fechá-las.